Nosql Database Youtube: 柔軟でスケーラブルなデータベース管理システム

公開: 2023-01-17

データベース管理システムにはさまざまな種類がありますが、すべてが同じように作られているわけではありません。 特定の目的のために設計されたものもあれば、より一般化されたアプローチを提供するものもあります。 次に、その中間に位置するものがあります。 Nosql データベース youtube は後者の 1 つです。 これは、高度な柔軟性とスケーラビリティを提供するように設計されたデータベースの一種です。 つまり、小規模な個人用データ​​ベースから大規模なエンタープライズ システムまで、さまざまなアプリケーションに使用できます。 Nosql データベースの youtube は、NoSQL の概念に基づいています。これは、「SQL だけではない」という意味です。 NoSQL データベースは、多くの点で従来のリレーショナル データベースとは異なります。 それらは通常、よりスケーラブルであり、操作が簡単です。 高度な柔軟性とスケーラビリティを提供できるデータベース管理システムを探している場合は、Nosql データベース youtube を検討する価値があります。

ドキュメント データは、リレーショナル データベースに格納されたデータベース データではなく、NoSQL データベースに格納されます。 データ ウェアハウスは、使いやすく、適応性が高く、現代のビジネスのニーズに迅速に対応できるように設計されています。 ネストされたドキュメント データベース、キー値ストア、幅の広い列のデータベース、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。 グローバル 2000 企業は、ミッション クリティカルなアプリケーションを強化するために NoSQL データベースを急速に採用しています。 5 つのトレンドは、新しいリレーショナル データベース テクノロジの開発を必要とします。これは、他のほとんどのデータベースでは処理が難しすぎる技術的課題を提示するためです。 リレーショナル データベースは、データ モデルが固定されているため、アジャイル開発の大きな障害となっています。 NoSQL に関して言えば、データ モデルはアプリケーション モデルによって定義されます。

NoSQL でのデータ モデリングは静的ではありません。 ドキュメント指向データベースは、データ ストレージに JSON 形式を使用します。 ORM フレームワークを使用する必要がなくなったため、アプリケーションをより迅速かつ効率的に開発できるようになりました。 N1QL (ニッケルと発音) は、Couchbase Server 4.0 で SQL と JSON を組み合わせた強力なクエリ言語です。 選択 (GROUP BY)、並べ替え (SORT BY)、結合 (LEFT OUTER / INNER) など、その他のさまざまなステートメントもサポートしています。 NoSQL 分散データベースの利点は、運用面でも、スケールアウト アーキテクチャの点でも、単一障害点がないという点でも数多くあります。 より多くの顧客エンゲージメントがオンラインで行われるようになると、ソフトウェアとサービスの安定した供給を維持することが重要になります。

NoSQL データベースは、セットアップと構成、およびスケーリングが非常に簡単です。 読み取り、書き込み、および保存データを配布するために、それらは開発されました。 すべてのサイズのクラスターを管理および監視する場合でも、すべてのサイズのクラスターを管理する場合でも、任意のサイズで使用できます。 NoSQL データベースのデータ センター間でのデータのレプリケーションは完全に自動化されており、独自のソフトウェアをインストールする必要はありません。 ハードウェア ルーターを介した即時のディザスタ リカバリに加えて、アプリケーションはデータベースが問題を検出するのを待ってから独自のディザスタ リカバリを実行する必要がありません。 Web、モバイル、モノのインターネット (IoT) アプリケーションの人気が高まるにつれて、NoSQL データベースの人気が高まっています。

MySQL の最も重要な機能と MySQL のスケーラビリティおよびパフォーマンスを組み合わせて、Vitess と呼ばれるシンプルで強力な YouTube データ ストレージ メカニズムを形成します。

YouTube のデータは Google のモジュラー データ センターに保存されており、データの大部分はこの方法で保存されています。 さまざまな構成で構成できるモジュラー データ センターは、いつでも展開でき、追加のストレージ スペースを必要としません。 YouTube からのデータが、2006 年に Google によって購入された Google モジュラー データ センターに格納されているのは当然のことです。

NoSQL は、チャット ログ データ、動画、画像などの構造化されていない大規模なデータ オブジェクトに最適です。 その結果、NoSQL は Microsoft、Google、Amazon、Meta、Facebook などのインターネットの巨人の間で人気を博しています。 MongoDB は、最も人気のある NoSQL データベースの 1 つです。

最も NoSQL なデータベースを探しているなら、MongoDB が間違いなく最良の選択です。 それは、さまざまな対策において明確なリーダーであるように思われます。

簡単に言えばNosqlデータベースとは何ですか?

ドキュメント データベースは、リレーショナル データベースとは異なる方法でデータを格納します。 その結果、それらを「SQL だけではない」と分類し、そのためにさまざまな柔軟なデータ モデルを使用しています。 ドキュメント データベース、キー値ストア、大列データベース、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。

リレーショナル データベースとは対照的に、NoSQL データベースは、データを非表形式で格納および取得するように設計されています。 ビッグデータやリアルタイム Web アプリケーションに加えて、Twitter、Google、Amazon などの主要なインターネット企業によってビッグデータおよびリアルタイム Web アプリケーションで使用されています。 ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフ データベースは、NoSQL データベースの例です。 データの保存に使用できるデータベースには、リレーショナルと NoSQL の 2 つがあります。 選択できるデータベースには、特定の要件に役立ついくつかの違いがあります。 NoSQL データベースには動的なスキーマがあるため、データを構造体に格納する必要はありません。 構造を必要とせずにドキュメントを作成するために使用できるため、柔軟性が向上します。

NoSQL データベースは、大量のデータのストレージを必要とする大規模な分散システムに最適です。 また、Web アプリやモバイル アプリなどの高速読み込みアプリケーションにも最適です。
NoSQL データベースは、幅広いデータ型をサポートするように構成できます。 次のデータ モデルを使用できます: ドキュメント、キー値、ワイドカラム、およびグラフ。 この柔軟性により、変化するニーズにすばやく簡単に適応できます。
NoSQL データベースには、スケールアウト以外にも多くの利点があります。 適切なサイズを選択するだけで、ニーズに合わせてデータベースをスケーリングできます。 これは、パフォーマンスの問題を引き起こさずに大量のデータを保存したい場合に最適なオプションです。
NoSQL データベースを使用する大規模な分散システムは、理想的な候補です。 データ構造とスケーリングの点で柔軟性があるため、迅速な結果が必要なアプリケーションに最適です。

Nosql データベースがデータ管理の未来である理由

NoSQL データベースの人気は 2000 年代初頭に急上昇し、従来のリレーショナル データベースに代わるより柔軟でスケーラブルな代替手段になりました。 これらは、ドキュメント、キー値ストア、ワイドカラム ストア、グラフなどの特定のデータ モデルをサポートするように設計されています。 NoSQL データベースは、開発のしやすさと大規模なパフォーマンスでもよく知られています。


Nosql データベースの目的は何ですか?

Nosql データベースの目的は何ですか?
画像クレジット: starship-knowledge.com

Nosql データベースはさまざまな目的で作成されますが、最も一般的なのは、最新の Web アプリケーションでしばしば必要とされる速度とスケーラビリティのニーズに対応することです。 Nosql データベースは、従来のリレーショナル データベースでは管理が困難な大量のデータを格納するためにもよく使用されます。

それにもかかわらず、ACID プロパティを確保する必要がある場合、NoSQL は最適なソリューションではありません。 さらに、アプリケーションが低レベルの実行時の柔軟性を必要とする場合、NoSQL データベースは使用しないでください。

Nosql データベースの例

Nosql データベースは、大量のデータを処理できるため、大規模なデータ ストレージによく使用されます。 nosql データベースの例には、MongoDB、Cassandra、Bigtable などがあります。

NoSQL データベースと、リレーショナル データベース以外の形式でデータを格納するように設計されたリレーショナル データベースを区別する必要があります。 スキーマを必要としないことに加えて、NoSQL は結合を必要とせず、スケーリングも簡単です。 NoSQL データベースを使用すると、分散した場所や大規模なコレクションに大量のデータを格納できます。 たとえば、Twitter、Facebook、Google は、1 日あたり数テラバイトのユーザー データを収集します。 シェアード ナッシング アーキテクチャに基づく分散型 NoSQL データベースには、単一のコントロール ユニットまたはストレージがない場合があります。 その結果、同じデータの 1 つのデータベースで複数のデータベースを展開および管理する必要がなくなりました。 分散データベースでは、同じファイルの複数のコピーが同じ場所にあるため、データは一定のままです。

キー値ストア内のすべてのオブジェクトは評価され、キーとして保持されます。 カラム ファミリー ストアに大量のデータを格納して処理するために、多くのマシンが使用されています。 ドキュメント データベースは、バージョン管理されたドキュメントで構成されているという点で、他のキー値レコードのコレクションに似ています。 半構造化ファイルは、JSON などの形式で保存されます。 SQL とは対照的に、グラフ データベースには宣言型クエリ言語がありません。 これらのデータベースでクエリに使用できるデータ モデルを使用する代わりに、クエリはデータベース専用に設計されています。 RESTful インターフェイスは、NoSQL プラットフォームで頻繁にサポートされています。

グラフ データベースは、リレーショナル データベースとは異なり、本質的にマルチリレーショナルです。 グラフ データベースは、単一のバックエンドを使用して、大規模なデータ モデルと小規模なデータ モデルの両方を処理するように設計されています。 マルチモデル データベースは、急速に主流になりつつある新しいタイプの NoSQL データベースであり、今後も人気が高まるでしょう。 最も人気のあるデータベースのランキングは、http://db-engines.com/en/ranking.html で入手できます。

Nosql データベース一覧

多くの種類の nosql データベースがあり、それぞれに独自の長所と短所があります。 最も人気のある nosql データベースには、MongoDB、Cassandra、および Redis があります。

MongodbはNosqlですか

MongoDB を使用して、本質的に非リレーショナルなデータベースを作成できます。 その結果、NoSQL データベース (Nosql = Not-only-SQL) となり、Oracle、MySQL、Microsoft SQL Server などの従来のリレーショナル データベースとは異なります。

MongoDB オープンソース データベース管理システムは、ドキュメント指向のデータベース モデルを採用しています。 MongoDB のバイナリ ストレージ オブジェクトは、データをフラット ファイルに格納するために使用されます。 その結果、データ ストレージは非常にコンパクトで効率的になり、大量のデータに最適です。 新しいタイプのデータベース管理システムである NoSQL データベースの背後にあるテクノロジは、リレーショナル データベースのテクノロジとは根本的に異なります。 MongoDB は、バッチ処理のためのバッチ処理機能を提供し、データを効率的に処理することを簡単にします。 MongoDB アーキテクチャには、複数のドキュメントのコレクションが必要です。 コレクションはスキーマがないため、同じコレクション内の複数のドキュメントの内容、フィールド、およびサイズを比較できます。 その結果、MongoDB を NoSQL に置き換えることも、MongoDB を NoSQL に置き換えることもできません。

Mongodb: ビッグデータと分析に最適なオプション

MongoDB は、ビッグ データと分析に優れたサポートを提供します。
MongoDB の柔軟性と多様なデータ型を処理する能力により、MongoDB はビッグ データと分析に最適です。

Nosql チュートリアル

Nosql は、SQL を使用せずにデータを保存および取得するように設計されたデータベースの一種です。 Nosql データベースは、大規模なデータ ストレージと処理によく使用されます。

NoSQL データベースはスキーマを必要とせず、スケーリングが容易であるため、リレーショナル データベースの優れた代替手段となります。 このチュートリアルでは、NoSQL の基礎について説明します。 NoSQL データベースの使用は、Google、Facebook、Amazon など、大量のデータを扱う大規模なインターネット企業の間で人気が高まっています。 Carlo Strozzi は、1998 年にファイルを含むデータベースを表す「NoSQL」という用語を発明しました。 2009 年、Eric Evans は現在の非リレーショナル データベースの増加を「定量化現象」と呼んだ。 2009 年と 2010 年にも NoSQL カンファレンスが開催されました。昨年、アトランタでNoSQL East カンファレンスが開催されました。

Nosqlを学ぶにはどうすればよいですか?

データ サイエンスとテクノロジーの分野のリーダーと協力して NoSQL データベースについて学ぶことは、edX コースです。 NoSQL データベースなどのスケーラブルなアプリケーションに DynamoDB を使用することは、AWS から学ぶもう 1 つのオプションです。

Nosql対Sql

SQL は、リレーショナル データベースとの通信に使用されるプログラミング言語です。 このデータベース モデルは、行とテーブル (リレーショナル データベース) 間の論理リンクの概念に基づいています。 NoSQL データベースは、SQL データベースと同じ方法でデータを保存しません。

データは、すべてのデータ サイエンス サブフィールドの基盤です。 データベース管理システム (DBMS) は通常、データの格納に使用されます。 DBMS とやり取りして通信するには、その言語を使用することが重要です。 SQL (構造化照会言語) は、DBMS 用のスクリプト言語です。 近年、データベースの分野で別の用語が登場しました: NoSQL データベースです。 データベース セマンティクスでは、非リレーショナル データベースにテーブルとレコードを格納することはできません。 その結果、データ ストレージ構造の特定の要件が満たされます。

データベースには、列指向、ドキュメント指向、キーと値のペア、グラフ データベースの 4 種類があります。 Python ライブラリである MongoDB は、ドキュメント指向データベースの例を提供します。 NoSQL データベースではデータの構造を指定できるため、より簡単にデータを設計できます。 一方、SQL データベースはより厳格であり、データ型に関して柔軟性が低くなります。 初心者の場合は、SQL と NoSQL が最適な選択肢かもしれません。 データ、コンピュータ上のアプリケーション、およびそれが提供すると考える長所または短所に基づいて、いずれかを選択する必要があります。 SQL、または NoSQL は、結局のところ、最適なプログラミング言語ではありません。 あなたのデータはあなたの決定を知らせます。

SQL データベースに加えて、NoSQL データベースの人気が高まっています。 これには多くの利点がありますが、中でも特に半構造化データと非構造化データの格納に役立つ、より柔軟な方法でデータを格納できることが挙げられます。 NoSQL データベースにはいくつかの制限がありますが、それでもいくつかの利点があります。 また、データの整合性を常に保証できるとは限らず、クエリのパフォーマンスに悪影響を及ぼす可能性もあります。 NoSQL がこれらの制限を克服できれば、データ格納のデファクト スタンダードとして台頭する可能性があります。